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级别2
级别3
水平4
五级
操纵精巧的任务的难度
<unk>化任务难度<unk>从简单的选择到接触式组装<unk>,每个级别的培训数据要求.
操作难度尺度为5级,以扩展数据收集范围,设定现实的时间表,并在投入资源之前选择正确的算法.
难度规模是重要的
机器人学习项目中最常见的失败模式是错误的预期:一个团队将2个月和500个示范分配给需要6个月和5000个示范的任务.
下面的难度尺度旨在在数据收集开始之前回答三个问题:该任务需要多少数据?我们应该使用哪个算法?一个现实时间表是什么?它基于操纵学习文献的实验结果和RCSV自己的部署经验.
五级难度框架
级 1 无限制的顶级学位
操作任务最简单的类型:机器人必须从固定或近固定位置抓住单个刚性对象,使用上下的方法.在接近时没有接触限制,抓住度很大 (>5mm),单个对象,稳定的背景.
- **示例任务:**从运输机中取
,从垃圾桶转移到托盘,从桌面上取杯子. - 典型的示范需要: 200
500 - **推
算法:**行为克隆 (BC) 或ACTH=50 - 培训后预期成功率: 85
95% - 关键故障模式: 灯光变化,新背景,物体离中心>8厘米
级别2 含的各种抓
机器人必须从几个可行的方法中选择,而不是执行单一的定律运动.
- **示例任务:**从一个混杂的垃圾桶中摘取物品,从任何方向抓住瓶子,从
子里倒. - 典型的示范需要: 500
2,000 - 建议算法: ACT或传播政策
- 预期成功率: 75
88% - **关键挑战:**政策必须处理多种方式
必须保留多种有效的抓获,而不是平均.
级别3 多步骤任务和工具使用
需要两个或多个连续操作步骤,工具使用 (剪刀,螺旋
- **示例任务:**打开一个抽
,然后取回一个物品,用 子翻食物,把帽子 入瓶子上. - 典型的示范需要: 2,000
10,000 - 推
算法: ACT与时间组合或层次政策 - 预期成功率: 60
80% - **关键挑战:**每步成功率合并
每步85%的两个步骤 =72%的完成任务成功.
水平4 接触丰富的集体
需要精确接触和力控制的任务:
- 示例任务: USB连接器插入,PCB组件放置,
入孔 (±1mm耐受性),装配附带插头. - 典型的示范需要: 10,000
50,000 - 推
算法: 散政策 (变压器),ACT与手腕摄像头 - 预期成功率: 50
75% - **关键挑战:**摄像头像素分辨率噪音 (典型距离的像素为0.5
1mm) 与所需精度相比较.手腕摄像头几乎是强制性的.
五级 可变化的物体和双手协调
最难的任务类别:可变化的材料 (布料,面料,电缆),需要同步双臂轨迹的双手协调,或具有非常长的视界 (>60秒) 组合多个L3/L4子任务的任务.
- **例:**布料折叠,线缆路线,手术
接, 接式三明治组件. - **需要典型的示范:**5万+,或基础模型的细调
- 推
算法: π0 (物理智能) 双手动;长视线的微调 OpenVLA;变形物定制扩散 - 预期成功率: 40
65% - 关键挑战: 可变形状态空间是无限维度的.目前的机器人学习方法比解决这些任务更接近.
任务分类学参考表
| Task | Difficulty Level | Typical Demos | Algorithm | Notes |
|---|---|---|---|---|
| Top-down bin pick (uniform) | L1 | 200–500 | BC | Fixed SKU, structured environment |
| Mixed bin picking | L2 | 500–2,000 | ACT | Variable object pose, clutter |
| Bottle cap screwing | L3 | 2,000–8,000 | ACT | Force + rotation coordination |
| Drawer open + retrieve | L3 | 3,000–10,000 | ACT / Hierarchical | Two sub-tasks chained |
| USB insertion | L4 | 10,000–30,000 | Diffusion-T | 精度 ±2 mm |
| PCB component place | L4 | 20,000–50,000 | Diffusion-T + wrist cam | ±0.5 mm precision |
| T-shirt folding | L5 | 50,000+ or FM | π0 / Diffusion | Deformable, bimanual |
| Cable routing through clips | L5 | 30,000–80,000 | Custom | High variance, contact-rich |
造成困难的因素
- **精度要求:**每次大小增加所需精度 (10 mm → 1 mm → 0,1 mm) 大约是数据要求的两倍,可能需要算法更改.
- **封闭:**当机器人臂或抓住器在关键的行动阶段封闭摄像头视图时,数据需求会显著增加.手腕摄像头部分缓解这一点.
- **双手协调:**任何需要同步双臂运动的任务都会自动变为L4/L5由于指数级状态空间和联合时刻要求.
- 状态变化: 如果环境在示范期间发生变化 (抽
位置不同,桶内物体数量不同),数据需求随着变化的尺寸性而增加.
在与RCSV [数据服务团队] (
准确地对数据收集进行范围
根据这个难度尺度,RCSV团队将分类你的任务,估计所需的示范,